本調査では、①HOT飲料の販売時期の意思決定での活用を想定した、コーヒー飲料等の販売数が急 に増え始める条件（平均気温が
22℃以下）や②COLD
飲料の需要急増に伴う適正在庫管理の活用を想 定した、スポーツ飲料等の販売数が急増する条件（平均気温が22℃を超過）などに注目し、2
週先までの 確率予測の活用可能性を検討した。そこで、これらの確率予測の成績を確認するため、第F.2-1
図～第F.2-6
図に6
日先・7日先・8日先の7
日間平均気温の確率値別出現率の図を、第F.2-1
表～第F.2-6
表にそれぞれの実際の出現数を示す。なお、これらの図表に用いた利用データや検証期間等は、以下のと おりである。
○利用データ
8
地点（札幌、仙台、横浜、新潟、名古屋、大阪、広島、福岡）分の気温ガイダンスデータ及び観測 値12。ただし、条件②については札幌、仙台を除く6
地点で集計。○検証期間
条件①に関する図表は
2011
年～2017年の8
月～9月 条件②に関する図表は2011
年～2017年の5
月～6月また、この検証には多数の事例が必要になる。そこで、ここでは予測確率の事例数が一定程度の数に なるよう、予測確率を
20%刻みごと（0～20%、21～40%、 …
）に区分した上で全地点分を集計して検証し6
日・7日・8日先からの7
日間平均気温が条件①に用いた22℃以下となる確率予測は第 F.2-1
図～第
F.2-3
図のとおり気候値予報よりも期待値に近く、平年の状況に基づくよりも良い判断が可能といえる。また、0%や
100%といった断定的な予測とは異なる場合（21～80%の予測確率）の発表回数は 130
回程 度であり、1シーズン中、1地点あたりでは約2
回となる13（第F.2-1
表～第F.2-3
表）。7
日間平均気温が条件②に用いた22℃を超過する確率予測も、条件①と同様に気候値予報よりも期
待値に近くなっている（第F.2-4
図～第F.2-6
図）。また、21～80%の予測確率の発表回数は200
回程度 であり、1シーズン中、1地点あたりでは約5
回となる14（第F.2-4
表～第F.2-6
表）。第
F.2-1
図6
日先の7
日間平均気温が22℃以下となる確率値別出現率
横軸：確率予測値、縦軸：実際の出現率。確率値別出現率を橙の棒グラフ、気候値予報（0%または
100%）
を赤の棒グラフ、期待値を青点で示す。
第
F.2-2
図7
日先の7
日間平均気温が22
℃以下となる確率値別出現率第
F.2-1
表6
日先の7
日間平均気温が22℃以下となる確率値別出現数
第
F.2-2
表7
日先の7
日間平均気温が22℃以下となる確率値別出現数
第
F.2-3
表8
日先の7
日間平均気温が22
℃以下となる確率値別出現数 確率（％） 22℃以下（回）
22℃超過
（回） 合計（回） 出現率（％）
0-20 18 682 700 3
21-40 16 43 59 27
41-60 16 20 36 44
61-80 27 11 38 71
81-100 133 10 143 93
合計（回） 210 766 976
確率（％） 22℃以下
（回）
22℃超過
（回） 合計（回） 出現率（％）
0-20 21 678 699 3
21-40 13 39 52 25
41-60 20 20 40 50
61-80 28 12 40 70
81-100 117 12 129 91
合計（回） 199 761 960
確率（％） 22℃以下
（回）
22℃超過
（回） 合計（回） 出現率（％）
0-20 21 651 672 3
21-40 18 52 70 26
41-60 17 29 46 37
61-80 34 9 43 79
81-100 114 7 121 94
合計（回） 204 748 952
第
F.2-4
図6
日先の7
日間平均気温が22℃を超過する確率値別出現率
横軸：確率予測値、縦軸：実際の出現率。確率値別出現率を橙の棒グラフ、気候値予報（0%または
100%）
を赤の棒グラフ、期待値を青点で示す。
第
F.2-5
図7
日先の7
日間平均気温が22
℃を超過する確率値別出現率第
F.2-4
表6
日先の7
日間平均気温が22℃を超過する確率値別出現数
第
F.2-5
表7
日先の7
日間平均気温が22℃を超過する確率値別出現数
第
F.2-6
表8
日先の7
日間平均気温が22
℃を超過する確率値別出現数 確率（％） 22℃以下（回）
22℃超過
（回） 合計（回） 出現率（％）
0-20 289 35 324 11
21-40 45 26 71 37
41-60 25 44 69 64
61-80 19 49 68 72
81-100 9 149 158 94
合計（回） 387 303 690
確率（％） 22℃以下
（回）
22℃超過
（回） 合計（回） 出現率（％）
0-20 275 39 314 12
21-40 46 34 80 43
41-60 24 41 65 63
61-80 15 48 63 76
81-100 9 153 162 94
合計（回） 369 315 684
確率（％） 22℃以下
（回）
22℃超過
（回） 合計（回） 出現率（％）
0-20 284 37 321 12
21-40 50 38 88 43
41-60 23 33 56 59
61-80 17 46 63 73
81-100 8 160 168 95
合計（回） 382 314 696
付録 G. 用語集
第
G-1
表 気象に関する用語用語 意味
平年値 平均的な気候状態を表すときの用語で、気象庁では
30
年間（現在は1981～2010
年）の平均値を用い、西暦年の1
位の数字が1
になる10
年ごとに 更新している。
平年（偏）差 平年値からの差。
日平均気温
1
時から24
時までの毎正時24
回の観測値の平均値。最高気温 通常は日最高気温のこと（日界は
24
時）。正10
秒ごとのデータから得ら れる。最低気温 通常は日最低気温のこと（日界は
24
時）。正10
秒ごとのデータから得ら れる。第
G-2
表 確率予測資料とその評価に関する用語用語 意味
確率予測資料 気象庁ホームページに掲載している、一定期間の平均気温が任意の気 温を超過する（下回る）確率を予測した資料。付録
C
参照。気候値予報 平年の状態あるいは気候値を予測値とする予報。例えば
3
階級の気温 予報では、「低い」、「平年並」、「高い」それぞれ33%とする予報。予報の
スキルを測るための対照として用いられる。確率値別出現率 予測された現象の出現確率に対する、実況で現象が出現した相対頻 度。確率予報の信頼度を測るための指標。
期待値 予測した確率値と実際の出現率を比べて、確率予測が適切であったか どうかを確認するための指標。過去の多くの事例を区分し、各区分にお ける平均的な予測確率として表す。予測した確率がこの値に近いほど適 切な確率予測だといえる。
累積確率 確率予測資料に用いるデー タの
1
つ。予測される確率値 が、とある値より小さい値をと る確率を指す（右図の青線）。確率密度分布 確率予測資料に用いるデー